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Pipelines de dados são elementos indispensáveis para as empresas que possuem uma cultura Data-Driven (orientada por dados). Eles garantem um fluxo de dados confiável, o que não só contribui para os projetos de ciência de dados, como para a inteligência de negócios.
No artigo de hoje, explicaremos o que é pipeline de dados, quais são os principais tipos e quais práticas recomendamos para a construção de um pipeline eficiente. Acompanhe!
O que é pipeline de dados?
O pipeline de dados nada mais é do que um conjunto de etapas sequenciais que permite a movimentação deles desde um ponto de origem para um ponto de destino.
O objetivo do pipeline é facilitar o fluxo contínuo das informações, fornecendo uma estrutura sólida e confiável para que os profissionais consigam lidar com grandes volumes de dados e gerar insights valiosos para a tomada de decisões.
E arquitetura de pipeline de dados?
Já a arquitetura de pipeline de dados é um termo que usamos para definir a estrutura do sistema que gerencia o fluxo de dados. Os principais componentes dessa arquitetura incluem:
- Coleta de dados;
- Ingestão de dados;
- Processamento de dados;
- Transformação de dados;
- Análise de dados;
- Visualização de dados.
Tipos de pipeline de dados
Existem dois tipos principais de pipelines de dados que podemos usar: o pipeline em lote e o pipeline em fluxo.
Pipeline de processamento em lote (Batch)
O pipeline em lote movimenta um grande volume de dados para um repositório durante um período de tempo determinado. Essa movimentação é realizada, na maioria das vezes, fora de horários comerciais, para que as operações rotineiras de trabalho não sejam impactadas.
O processamento em lote é recomendado quando não existe necessidade imediata de analisar um conjunto de informações.
Pipeline de processamento em fluxo (streaming)
O pipeline em fluxo é recomendado em situações nas quais existe a necessidade de lidar com grandes volumes de dados de forma contínua. Por exemplo, na rotina de empresas que trabalham com transações financeiras, streaming de mídia, redes sociais e IoT.
No pipeline de fluxo, os eventos de dados são processados imediatamente após a sua ocorrência, o que resulta em menor latência em comparação com sistemas em lote. No entanto, esse tipo de pipeline de dados é considerado menos confiável, pois pode ocorrer descartes involuntários de mensagens ou atrasos significativos na fila de processamento.
Desvendando a arquitetura de pipeline de dados
Como mencionamos, uma arquitetura de pipeline de dados integra diversos tipos de componentes, como coleta e ingestão de dados, processamento, transformação, análise e visualização de dados. A seguir, entenderemos melhor cada um deles.
Coleta e ingestão de dados
As etapas de coleta e ingestão de dados são responsáveis por trazer as informações para dentro do pipeline. Nesta etapa, há o aproveitamento de ferramentas, como o Striim, para estabelecer conexões com várias fontes de dados em uma variedade de protocolos.
Processamento e transformação
O processamento de dados é a camada na qual os transformamos para consumo. O processamento pode variar dependendo da arquitetura de pipeline de cada empresa, podendo ser realizado antes ou depois do armazenamento dos dados.
Análise e visualização
Na camada de análise, são extraídos insights significativos a partir dos dados armazenados. Aqui, podemos recorrer a diferentes ferramentas e tecnologias para conduzir análises descritivas, preditivas e estatísticas, a fim de identificar padrões e tendências nos dados.
A visualização de dados, por sua vez, é a camada de arquitetura de pipeline de dados, na qual as informações são transformadas visualmente em tabelas e gráficos. Esta etapa é muito importante para que os analistas possam entender e interpretar os dados.
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Práticas recomendadas de arquitetura de pipeline de dados
Sempre que os profissionais de dados estruturam uma arquitetura de pipeline de dados, é recomendada a aplicação de algumas boas práticas. São elas:
1. Aplicar testes regularmente: o que vai ajudar a detectar problemas antes que eles se tornem críticos e garantir a confiabilidade de todos os dados.
2. Assegurar a qualidade dos dados na entrada: dica para evitar que informações indevidas ou de baixa qualidade entrem no pipeline de dados e prejudiquem o processamento e a transformação deles.
3. Definir as fontes de dados: ação necessária para garantir que os processos de coleta e ingestão de dados sejam bem projetados e, também, para garantir que o pipeline seja capaz de lidar com um grande volume de informações.
4. Escolher o processamento correto: o que vai ajudar a assegurar a disponibilidade dos dados e, também, a otimizar os custos e o desempenho do sistema.
5. Garantir redundância de dados: prática importante para minimizar o tempo de inatividade do sistema em casos de falhas ou perda de dados.
6. Implementar a prática de monitoramento: necessária para garantir a identificação rápida de problemas e reduzir o tempo de inatividade ou imprecisões dos nossos dados.
7. Manter a linhagem de dados: com isso, conseguimos melhorar a confiabilidade das informações no pipeline de dados e assegurar o entendimento sobre o contexto e as limitações dos nossos dados.
8. Optar pela modularidade: prática importante para que o pipeline possa ser adaptado, conforme necessidade.
9. Priorizar pela escalabilidade: o que vai ajudar a lidar com volumes de dados, conforme eles aumentam ou novas fontes de dados são adicionadas.
10. Reforçar a segurança: ação necessária para impedir o acesso não autorizado aos dados, protegê-los contra violações e garantir a conformidade normativa das informações.
Conte com a melhor ferramenta para estruturar seu pipeline de dados
Construir pipelines é considerado um desafio porque é preciso lidar com um grande volume de dados, que podem vir de diversas fontes e em diferentes formatos, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados.
Além disso, precisamos garantir a qualidade dos dados ao longo de todo o pipeline para evitar análises equivocadas que podem prejudicar a tomada de decisão.
Para superar os desafios na estruturação do pipeline de dados, o ideal é que os profissionais tenham acesso a uma ferramenta desenvolvida justamente para simplificar a jornada dos dados, como é o caso do DHuO Data.
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- Preparar, combinar ou separar conjuntos de dados conforme a necessidade das análises;
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